KyeongminandClaude Opus 4.8
b836e79ee1
- src: phase_z2 composition/mapper/pipeline/placement_planner/retry, ai_fallback(prompts/schema/validate), mdx_text_atoms 신규 - Front: PipelineTracePanel 신규, FramePanel/SlideCanvas/Home/designAgentApi 등 갱신 + 테스트 4종 추가 - templates/phase_z2: catalog(component_expansion_registry, node_slot_mapping 신규), frames, families, slide_base 갱신 - tests/matching: phase2~26 매칭 실험 스크립트·리포트·온톨로지 전체 (미커밋 진행분) - tests: b4_v4 evidence, task5~28.5 시리즈, regression(imp95 baseline) 등 신규 테스트 대량 추가 - docs/reference: MDX 구조 인벤토리, MDX→Frame 구조 계약 문서 - scripts: mdx 계약/parity/coverage/viewport 체크, gitea comment, run sync 유틸 - .gitignore: tmp*.json, chromedriver, .orchestrator, *.pkl, Front_test* 등 임시/스냅샷 제외 미완성 작업의 보존용 스냅샷 커밋 (2026-07-02) Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
331 lines
14 KiB
Python
331 lines
14 KiB
Python
"""BEPS 기반 통합 정리 리포트 생성.
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출력:
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- BEPS_SUMMARY_REPORT.md (검수용 통합 리포트)
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- BEPS_SUMMARY_REPORT.html (md_to_html.py 로 생성)
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구조:
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1. 키워드 (BEPS 기준 정리)
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Step 01. 키워드 추출
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Step 02. 띄어쓰기 및 유사 단어 정리
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2. 구조 기준 (Figma 프레임별 AI 분석)
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3. 프레임별 정리 내용 (32 frame 상세)
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"""
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import sys
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from pathlib import Path
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import yaml
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
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from phase_common import load_frame_index
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HERE = Path(__file__).parent
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PNG_REL = "../../data/figma_previews/"
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def load_keyword_base():
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with open(HERE / "keyword_base.yaml", encoding='utf-8') as f:
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return yaml.safe_load(f)
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def load_ontology():
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with open(HERE / "structure_ontology.yaml", encoding='utf-8') as f:
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||
return yaml.safe_load(f)
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def main():
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kb = load_keyword_base()
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onto = load_ontology()
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idx_data, frame_to_short = load_frame_index()
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keywords = kb['keywords']
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excluded = kb['excluded']
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templates = onto.get('templates_v1', {})
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lines = []
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# ═══ Header ═══
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lines.append("# BEPS 기반 통합 정리 리포트")
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lines.append("")
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lines.append("**대상 corpus**: BEPS(1171281171) + 32 Figma frames(texts + analysis + flat) + 3 MDX")
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lines.append("")
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lines.append("**구성**:")
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lines.append("1. 키워드 (BEPS 기준 정리) — 추출 / 정규화 / canonical 확정")
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lines.append("2. 구조 기준 (Figma 프레임별 AI 분석) — visual_pattern / structure_intent")
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lines.append("3. 프레임별 정리 내용 — 32 frame 상세 (구조 + 적용 가능성)")
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lines.append("")
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# ═══ 1. 키워드 ═══
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lines.append("---")
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lines.append("")
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lines.append("## 1. 키워드 (BEPS 기준 정리)")
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lines.append("")
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# ─── Step 01 ───
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lines.append("### Step 01. BEPS 및 MDX에서 키워드 추출")
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lines.append("")
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total_terms = len(keywords) + len(excluded)
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lines.append(f"- **입력 corpus**: BEPS(1171281171) master + 32 Figma frames × 3 파일 + 3 MDX 샘플 = **36 sources**")
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lines.append(f"- **1차 추출 대상**: templates_v1 의 anchor_sets 고유 term **{total_terms}개** (32 frame 에 걸친 anchor pool)")
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lines.append(f"- **전처리 삭제 (총 49개)**:")
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# excluded breakdown by bucket
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from collections import Counter
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bucket_counts = Counter(e['bucket'] for e in excluded)
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bucket_labels = {
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'REMOVE_structure': '구조·레이아웃 서술어 (3열비교, 표, 다이어그램, split-panel 등)',
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'REMOVE_weak': 'row label / weak polarity (정의, 특징, 개요, 적극, 구체, 소극 등)',
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'REMOVE_summary_label': 'AI 요약 라벨 (3산업, 4대문제, BIM목적, 산업비교 등)',
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'REMOVE_group_c_empty': 'evidence 없는 summary keep 후보 (필수성, 프레임워크 등)',
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'REMOVE_no_evidence': '어떤 corpus 에도 exact substring 없음',
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'REVIEW_remove_candidate':'generic/약어 제거 후보 (Speed, When, 관점별)',
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}
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for bk in ['REMOVE_structure', 'REMOVE_weak', 'REMOVE_summary_label',
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'REMOVE_group_c_empty', 'REMOVE_no_evidence', 'REVIEW_remove_candidate']:
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if bucket_counts.get(bk, 0):
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lines.append(f" - {bucket_labels[bk]}: **{bucket_counts[bk]}개**")
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lines.append(f"- **최종 canonical**: **{len(keywords)}개** (precision-focused, evidence-based)")
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lines.append("")
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# 예시 키워드
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lines.append("**예시 키워드 (type 별)**:")
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lines.append("")
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by_type = {}
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for c, entry in keywords.items():
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by_type.setdefault(entry['type'], []).append(c)
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for t in ['canonical_only', 'formatting', 'compound_curator',
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'compound_curator_anchor_only', 'synonym_registered',
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'abbreviation', 'curator_summary_keep']:
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if t in by_type:
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sample = sorted(by_type[t])[:10]
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lines.append(f"- `{t}` ({len(by_type[t])}개): {', '.join(sample)}{'...' if len(by_type[t]) > 10 else ''}")
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lines.append("")
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# ─── Step 02 ───
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lines.append("### Step 02. 띄어쓰기 및 유사 단어 정리 (정규화)")
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lines.append("")
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normalizable = [k for k, v in keywords.items() if v.get('variants')]
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lines.append(f"- **variants 등록 canonical**: **{len(normalizable)}개** "
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f"(total canonical 의 {len(normalizable)/len(keywords)*100:.0f}%)")
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total_variants = sum(len(v.get('variants', [])) for v in keywords.values())
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lines.append(f"- **등록 variants 총수**: {total_variants}개")
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lines.append(f"- **정규화 로직**: MDX 원문에 variants 발견 시 canonical 로 치환 후 매칭")
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lines.append("")
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lines.append("**주요 정규화 예시**:")
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lines.append("")
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lines.append("| Canonical | Variants |")
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lines.append("|-----------|----------|")
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# 관심있는 핵심 canonical 부터
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priority_canonicals = [
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'DX', '필수조건', '과정혁신', '결과혁신', '3D모델', '2D도면',
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'BIM', 'GIS', '의사소통', '시행착오',
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||
'공사비절감', '토지현황', '시공전모델',
|
||
'Model특화', 'PC활용', '코딩기반SW',
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||
]
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for c in priority_canonicals:
|
||
if c in keywords:
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||
variants = keywords[c].get('variants', [])
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||
vstr = ', '.join(variants) if variants else '_(없음)_'
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lines.append(f"| `{c}` | {vstr} |")
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lines.append("")
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# ═══ 2. 구조 기준 ═══
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lines.append("---")
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lines.append("")
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lines.append("## 2. 구조 기준 (Figma 프레임별 AI 분석)")
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lines.append("")
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# 2-1. 속성 체계
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lines.append("### 2-1. 구조 속성 체계")
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lines.append("")
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lines.append("**visual_pattern** (32 frame 전부 보유):")
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lines.append("")
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lines.append("| 속성 | 값 종류 |")
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lines.append("|------|---------|")
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lines.append("| `family` | list / cards / table / compare / diagram / map / composite |")
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lines.append("| `layout` | 구체 layout (cards-3-horizontal, 2col-paired, split-panel-diagram, ...) |")
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||
lines.append("| `axis` | horizontal / vertical |")
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lines.append("| `relation_type` | parallel / sequence / compare / hierarchy |")
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||
lines.append("| `cardinality` | {ideal, min, max} — 수치 범위 |")
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lines.append("")
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lines.append("**structure_intent** (11 frame 태깅, 나머지 21 = neutral):")
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lines.append("")
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lines.append("| Intent | 의미 | 해당 frame |")
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lines.append("|--------|------|----------|")
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intent_map = {
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'concept_comparison': ('2개 개념 대조', [18, 23]),
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||
'multi_attribute_comparison': ('여러 관점으로 다면 비교', [18, 23, 24, 30, 31]),
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||
'transformation_story': ('AS-IS → TO-BE 변환', [29]),
|
||
'process_product_split': ('과정/결과 2분할', [29]),
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||
'category_comparison': ('S/W 유형 분류 비교', [24]),
|
||
'industry_comparison': ('산업별 비교', [30, 31]),
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||
'persona_benefit': ('3주체 기대효과', [14]),
|
||
'requirement_list': ('필수요건 나열 (긍정형)', [13]),
|
||
'problem_diagnosis': ('문제·한계 진단 (부정형)', [17, 28]),
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||
'requirement_or_pillar': ('일반 N-parallel', [20]),
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||
}
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||
for intent, (desc, frames) in intent_map.items():
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||
lines.append(f"| `{intent}` | {desc} | Frame {', '.join(str(f).zfill(2) for f in frames)} |")
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lines.append("")
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# 2-2. 프레임별 intent 요약
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lines.append("### 2-2. 프레임별 structure_intent 태깅 (11개)")
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lines.append("")
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lines.append("| Frame | 주제 | structure_intent |")
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lines.append("|-------|------|------------------|")
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||
ordered = sorted(templates.items(), key=lambda kv: kv[1].get('short_id', '99'))
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||
for fid, tpl in ordered:
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sid = tpl.get('short_id', '?')
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||
intents = tpl.get('visual_pattern', {}).get('structure_intent', [])
|
||
if intents:
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||
title = tpl.get('source', {}).get('title', '?')
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lines.append(f"| **{sid}** | {title} | {', '.join(intents)} |")
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lines.append("")
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# ═══ 3. 프레임별 상세 ═══
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lines.append("---")
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lines.append("")
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lines.append("## 3. 프레임별 정리 내용 (32 frame 상세)")
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lines.append("")
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lines.append("각 프레임의 visual_pattern + anchor_sets + fit_notes + adaptation_allowed 전수.")
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lines.append("")
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# 한 표로 요약
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lines.append("### 3-1. 요약 표")
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lines.append("")
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lines.append("| # | Frame | 제목 | family | relation | card | slots | anchor_sets | intent |")
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lines.append("|---|-------|------|--------|----------|------|-------|-------------|--------|")
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||
for fid, tpl in ordered:
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||
sid = tpl.get('short_id', '?')
|
||
title = tpl.get('source', {}).get('title', '?')[:24]
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||
vp = tpl.get('visual_pattern', {})
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||
fam = vp.get('family', '?')
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||
rel = vp.get('relation_type', '?')
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||
card = vp.get('cardinality', {})
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||
card_str = f"{card.get('ideal', '?')}"
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||
if card.get('min') != card.get('max'):
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||
card_str = f"{card.get('ideal')} [{card.get('min')}-{card.get('max')}]"
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||
slots = len(tpl.get('slots', []))
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||
n_anchors = len(tpl.get('anchor_sets', []))
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||
intents = vp.get('structure_intent', [])
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||
intent_str = ', '.join(intents) if intents else '_(미태깅)_'
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||
lines.append(f"| {sid} | {fid} | {title} | {fam} | {rel} | {card_str} | {slots} | {n_anchors} sets | {intent_str} |")
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lines.append("")
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# 3-2. 프레임별 세부 (이미지 포함)
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lines.append("### 3-2. 프레임별 세부")
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lines.append("")
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||
for fid, tpl in ordered:
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||
sid = tpl.get('short_id', '?')
|
||
title = tpl.get('source', {}).get('title', '?')
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||
tpl_id = tpl.get('template_id', '?')
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||
info = idx_data.get(sid, {})
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png = info.get('png', '')
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lines.append(f"#### {sid}. {title}")
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||
lines.append("")
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||
if png:
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lines.append(f"")
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||
lines.append("")
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lines.append(f"- **frame_id**: `{fid}`")
|
||
lines.append(f"- **template_id**: `{tpl_id}`")
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||
lines.append("")
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||
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# description
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desc = tpl.get('description', '').strip()
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||
if desc:
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lines.append("**내용 설명**")
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lines.append("")
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for line in desc.split('\n'):
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||
if line.strip():
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||
lines.append(line.strip())
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||
lines.append("")
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||
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# visual_pattern
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||
vp = tpl.get('visual_pattern', {})
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||
lines.append("**구조 속성**")
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lines.append("")
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||
lines.append(f"- family: `{vp.get('family', '?')}`")
|
||
lines.append(f"- layout: `{vp.get('layout', '?')}`")
|
||
lines.append(f"- axis: `{vp.get('axis', '?')}`")
|
||
lines.append(f"- relation_type: `{vp.get('relation_type', '?')}`")
|
||
card = vp.get('cardinality', {})
|
||
lines.append(f"- cardinality: ideal **{card.get('ideal')}** / min {card.get('min')} / max {card.get('max')}")
|
||
intents = vp.get('structure_intent', [])
|
||
if intents:
|
||
lines.append(f"- **structure_intent**: {', '.join(f'`{i}`' for i in intents)}")
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||
else:
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lines.append(f"- structure_intent: _(미태깅 — neutral 처리)_")
|
||
lines.append("")
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||
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# anchor_sets
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anchor_sets = tpl.get('anchor_sets', [])
|
||
if anchor_sets:
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lines.append(f"**Anchor Sets ({len(anchor_sets)}개)**")
|
||
lines.append("")
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for s in anchor_sets:
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set_id = s.get('id', '?')
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terms = ', '.join(s.get('terms', []))
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extras = []
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if 'min_hits' in s:
|
||
extras.append(f"min_hits={s['min_hits']}")
|
||
if 'confidence_cap' in s:
|
||
extras.append(f"cap={s['confidence_cap']}")
|
||
if 'cap_exempt_if_corroborated_by' in s:
|
||
extras.append(f"exempt_if≥{s['cap_exempt_if_corroborated_by']}")
|
||
extra_str = f" _[{', '.join(extras)}]_" if extras else ""
|
||
lines.append(f"- **{set_id}**: {terms}{extra_str}")
|
||
lines.append("")
|
||
|
||
# slots
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slots = tpl.get('slots', [])
|
||
if slots:
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||
required = [s for s in slots if s.get('required')]
|
||
optional = [s for s in slots if not s.get('required')]
|
||
lines.append(f"**Slots ({len(slots)}개, required {len(required)}개)**")
|
||
lines.append("")
|
||
for s in slots:
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||
marker = '🔒' if s.get('required') else '⭕'
|
||
type_str = s.get('type', '?')
|
||
max_c = s.get('max_chars', '?')
|
||
lines.append(f"- {marker} `{s.get('id', '?')}` ({type_str}, max_chars={max_c})")
|
||
lines.append("")
|
||
|
||
# fit_notes
|
||
fit = tpl.get('fit_notes', {})
|
||
if fit:
|
||
lines.append("**적합/부적합 기준**")
|
||
lines.append("")
|
||
if fit.get('suits'):
|
||
lines.append("_suits_:")
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for s in fit['suits']:
|
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lines.append(f"- {s}")
|
||
lines.append("")
|
||
if fit.get('not_suits'):
|
||
lines.append("_not_suits_:")
|
||
for s in fit['not_suits']:
|
||
lines.append(f"- {s}")
|
||
lines.append("")
|
||
|
||
# adaptation_allowed
|
||
adapt = tpl.get('adaptation_allowed', {})
|
||
if adapt:
|
||
lines.append("**재구성 허용**")
|
||
lines.append("")
|
||
for k in ['split', 'merge', 'infer_missing_slot', 'rewrite_label', 'rewrite_body']:
|
||
if k in adapt:
|
||
icon = '✓' if adapt[k] else '✗'
|
||
lines.append(f"- {icon} {k}")
|
||
lines.append("")
|
||
|
||
lines.append("---")
|
||
lines.append("")
|
||
|
||
out = HERE / "BEPS_SUMMARY_REPORT.md"
|
||
out.write_text("\n".join(lines), encoding='utf-8')
|
||
print(f"완료: {out}")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
main()
|